Meta社も表明、AIを巡る巨大投資。各社の戦略の違いとは？

本日の日経新聞にMeta社がデータセンタに数十兆を投資する記事がありました

ＡＩを巡る巨大投資の発表が相次ぎ、投資規模の競争が激しくなってきています

一方で並べてみると各社ごとに投資額も違い、戦略や方向性の違いがあるように感じます

今回は、各社ごとの違いを並べてみえてくる戦略の違い、そして、日本の金融システムエンジニアが備えていくべきことについて整理し考えていきたいと思います

各社どれくらいの投資をしているのか

2025年時点で報じられているメガテック企業とソフトバンク社など主要企業によるＡＩ向けデータセンターの投資額を一覧化したものです

Softbank社が突出していますね

ではSoftbankとMicrosoftやMeta社等はなぜこれだけ戦略が違うのでしょうか

それは、企業の性質、ビジネスモデル、成長戦略の違いからくるものと考えています

	タイプ	ビジネスモデル	戦略の特徴	狙い
Softbank	インフラ投資型	投資会社（VisionFund）＋通信・半導体（Arm）	・自社でAIモデルを開発するのではなく、OpenAIなどにインフラを提供・国家規模のインフラ構築を通じて、AI時代の「電力・通信のような基盤」を握る	AIの「土地・電力・計算資源」を押さえることで、間接的に世界のAI経済を支配
Microsoft	クラウド＋AI連携型	クラウド（Azure）＋Office ＋OpenAI連携	・Azureを通じて、AIモデルの提供、運用環境を支配・OpenAIと密に連携し、Copilotなどの製品にAIを結合	AIを既存のソフトウェア・クラウド製品に組込み、収益化を加速
Meta	自社開発型（Llama）	SNS広告収入（Facebook、Instagram）	・自社でAIモデル（Llama）を開発し、SNSやメタバースを統合・巨大なデータセンタを自社で構築し、研究者の計算資源を確保	AIを使って、広告精度やユーザ体験を向上させ、SNSの競争力を維持

この違いは、AIをどう位置付けるか（製品か、基盤か収益源か）、自社の強みを生かしたAI戦略を展開してくのだと思います

・Softbankはインフラ提供を通じてAI経済の基盤を支配
・MicrosoftはOpenAIとの連携で製品にAIを統合
・Metaは自社モデルとSNSへの統合を重視
・Googleは技術内製とクラウド統合に注力
・Amazonはクラウド基盤を活かして、外部AIと連携

残念ながら世界のAIは米国を中心に動いていることから、日本はそれに上手く合わせていく方が筋はよいと考えています

日本企業の業務システムやデータを統合し、経営判断や業務効率化をAIで支援することが進むでしょう

金融機関では、信用スコアリング、AML（アンチメネロン対策）、市場予測などに活用が進む可能性があります

日本の金融機関は、FISCガイドラインや国内法との整合性を保ちつつ、クラウド移行を進めていく必要があるでしょう

特に地銀や保険会社では、クラウド対応エンジニアの育成が急務となるでしょう

例えば、Stargateは国家安全保障レベルのインフラを構築するため、データ保護や暗号化、アクセス管理が米国基準にシフトしていくと思われます

日本企業では、国内外の規制に対応したセキュリティ設計が求めらてくるでしょう

ロボアドバイザやAI融資、保険設計などのメガテックのインフラを活用したAIフィンテックが登場してくるでしょうし、日本の金融機関はAPI連携やAIモデルの評価・導入を通じて、競争力を維持する必要が出てくるでしょう

では金融システムエンジニアとして、この新しい動きに「どう対応するか？」ですが
やはり、「対応する技術を身に着けていく」ことだと思います

学習コストもそれなりに大きいとは思いますが、これを習得すると、活躍の場が一層広がっていくことと思います

対策	内容
クラウド対応力の強化	Azure/OCIとの接続設計、セキュリティポリシーの再構築
AIモデルの理解と活用	LLMや信用スコアモデルの評価・導入
レガシー脱却とDX推進	API化、マイクロサービス化、DevOps導入
人材育成	AI・クラウド・セキュリティに強いエンジニアの育成と採用